Deep Learning for Fluid Simulation and Animation : Fundamentals, Modeling, and Case Studies

Giraldi, Gilson Antonio; De Almeida, Liliane Rodrigues; Apolinário, Antonio Lopes, Jr.; Da Silva, Leandro Tavares

ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321
Editorial: Springer, 2023
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Sinopsis:

This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.

This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.

The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing. 

The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches.


Acerca del autor: Gilson Antonio Giraldi is a Researcher at the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil, where he is responsible for academic research projects in image analysis, statistical and machine learning, scientific visualization, and physically-based animation. He holds a PhD in Computer Graphics (2000) from the Federal University of Rio de Janeiro, Brazil, and has a degree in Mathematics (1986) from the Pontifical Catholic University of Campinas, Brazil.
Antonio Lopes Apolinário Junior is an Associate Professor at the Federal University of Bahia (UFBA), Brazil. He holds a PhD in Systems and Computer Engineering (2004) from the Federal University of Rio de Janeiro, Brazil. His research interests lie in computer graphics, 3D modeling, augmented reality, virtual reality, and physically-based rendering and animation.
Leandro Tavares da Silva is a Professor at the Federal Center for Technological Education “Celso Suckow da Fonseca” (CEFET-RJ), Brazil. He holds a PhD in Computational Modeling (2016) from the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC), Brazil. He currently does research on fluid simulation and animation, and deep learning. 
Liliane Rodrigues de Almeida is a Fellow Researcher at the National Laboratory for Scientific Computing (LNCC). She holds a Master’s degree in Computer Science (2017) from the Federal University of Juiz de Fora (UFJF), Brazil, and has a degree in Computer Science from the same university. Her fields of research are physical simulation and computational geometry.

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Detalles bibliográficos

Título: Deep Learning for Fluid Simulation and ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 2023
Encuadernación: Encuadernación de tapa blanda
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Giraldi, Gilson Antonio
Publicado por Springer, 2023
ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods ¿ and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader ¿ more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling ¿ about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing. The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. Nº de ref. del artículo: 42808253/1

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Gilson Antonio Giraldi|Liliane Rodrigues de Almeida|Antonio Lopes Apolinário Jr.|Leandro Tavares da Silva
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Discloses the use of machine learning in fluid simulation as an option of lower computational costOffers a comparison between two neural network approaches and corresponding modelsIntended for students and researchers who need to keep pace . Nº de ref. del artículo: 945398630

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Gilson Antonio Giraldi (u. a.)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning for Fluid Simulation and Animation | Fundamentals, Modeling, and Case Studies | Gilson Antonio Giraldi (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031423321 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 127335785

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Gilson Antonio Giraldi
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing.The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. 164 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031423321

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Gilson Antonio Giraldi
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ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods - and at a lower computational cost.This work starts with a brief review of computability theory, aimed to convince the reader - more specifically, researchers of more traditional areas of mathematical modeling - about the power of neural computing in fluid animations. In these initial chapters, fluid modeling through Navier-Stokes equations and numerical methods are also discussed.The following chapters explore the advantages of the neural networks approach and show the building blocks of neural networks for fluid simulation. They cover aspects related to training data, data augmentation, and testing.The volume completes with two case studies, one involving Lagrangian simulation of fluids using convolutional neural networks and the other using Generative Adversarial Networks (GANs) approaches. Nº de ref. del artículo: 9783031423321

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Gilson Antonio Giraldi
ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -This book is an introduction to the use of machine learning and data-driven approaches in fluid simulation and animation, as an alternative to traditional modeling techniques based on partial differential equations and numerical methods ¿ and at a lower computational cost.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 180 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031423321

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GIRALDI G A
Publicado por Springer, 2023
ISBN 10: 3031423321 ISBN 13: 9783031423321
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